基于SVD-PE的高速列车滚动轴承故障诊断模型

针对高速列车滚动轴承振动信号噪声大、信噪比低的问题,提出了一种新型的基于奇异值分解(SVD)与排列熵(PE)的滚动轴承故障诊断方法。首先,运用奇异值分解方法对采集的列车轴承振动信号进行分解,在选取合适的奇异值后对信号进行重组;然后对重组后的信号进行排列熵计算,将计算结果进行标量量化并组成特征向量输入支持向量机进行故障类型判别。试验结果表明,该滚动轴承故障诊断方法对高速列车滚动轴承故障信号具有很好的判别效果。